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2件中　1件～2件

株式会社エムニ

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/機械学習エンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人

◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。


◼️本ポジションについて

エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。


◼️仕事のやりがい

- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる


◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。

- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有


◼️取り組むテーマ例

- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備

◼️このポジションで期待する成果

- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる

【業務の変更の範囲】
無
想定年収 600 〜 1,000 万円／年 雇用形態 正社員
職種
開発経験
勤務形態
作業時間： フレックスタイム制 ※コアタイムなし ※フレキシブルタイム：5：00～22：00 ※スーパーフレックスタイム制 ※標準労働時間：1日8時間 ※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制
時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間）
休憩時間： 60分
設立年数 4年 従業員数 151人
応募する

株式会社エムニ

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/データサイエンティスト/Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務開発経験2年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人

◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。


◼️本ポジションについて

エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。


◼️仕事のやりがい

- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる


◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。

- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証

◼️取り組むテーマ例

- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討


◼️このポジションで期待する成果

- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる

【業務の変更の範囲】
無
想定年収 600 〜 1,000 万円／年 雇用形態 正社員
職種
開発経験
勤務形態
作業時間： ◼︎勤務時間 フレックスタイム制 - コアタイム：なし - フレキシブルタイム：5：00～22：00 ※スーパーフレックスタイム制 - 標準労働時間：1日8時間 ※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制
時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間）
休憩時間： 60分
設立年数 4年 従業員数 151人
応募する
2件中　1件～2件

ここに掲載されている求人はごく一部です。
リラシクで取り扱う求人の約80％は非公開求人（Web公開NGや掲載前の求人）です。

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【内製開発エンジニア】内製開発におけるフルスタックエンジニア（リーダー候補） のリモートワーク求人

～1,200 万円 ／ 年

◎詳細
AIを前提とした開発スタイルで、内製開発チームをリードする。基幹刷新の中核を担うリーダー候補を募集！

【募集背景】
IDOMでは、買取、販売、付帯、整備と事業領域を徐々に広げ、3000人を超える従業員規模の会社へと成長しました。
たくさんのお客様にも愛されてきましたが、
施策の展開にはスピード、柔軟性が必要となり、アジャイル型で対応することが多いがアジャイルを推進するメンバーが不足している状況です。
基幹構築時にも一度リリースして終了ではなく、継続的に改善し価値提供を続けていく形になります。

【職務概要】
所属して頂くチームは「AI Core Build」という、AI駆動により基幹システムの再構築の
PoCとPocの結果から実現方法を策定して進めていくことになります。

基幹システムでも主に事業系系と会計関連に分かれており、
今回の募集は事業系のシステムをアジャイル開発型ですばやく、価値を届けることを目指したチームになります。

【職務詳細】
社内の大規模基幹リプレースにおける開発エンジニアのポジションになります。
AIツールを駆使したバイブコーディングによる仕様の壁打ちや、ソースコード・テストの自動生成を積極的に導入。
ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）の枠組みのもと、人間が的確な検証とジャッジを行いながら、アジャイルに高速で機能確認・追加・検証を回していく次世代の開発スタイルを牽引していただきます。
AI駆動による基幹システム構築を通して業務理解を深めて
初期フェーズ後は自身でチームを率いるリーダー業務を期待しています。

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【内製開発エンジニア】内製開発におけるフルスタックエンジニア（AIドリブン） のリモートワーク求人

～800 万円 ／ 年

◎詳細
AIと共に開発するのが当たり前のチームへ。AIドリブンで内製開発を加速するエンジニアを募集！

【募集背景】
IDOMでは、買取、販売、付帯、整備と事業領域を徐々に広げ、3000人を超える従業員規模の会社へと成長しました。
たくさんのお客様にも愛されてきましたが、
施策の展開にはスピード、柔軟性が必要となり、アジャイル型で対応することが多いがアジャイルを推進するメンバーが不足している状況です。
基幹構築時にも一度リリースして終了ではなく、継続的に改善し価値提供を続けていく形になります。

【職務概要】
所属して頂くチームは「AI Core Build」という、AI駆動により基幹システムの再構築の
PoCとPocの結果から実現方法を策定して進めていくことになります。
基幹システムでも主に事業系系と会計関連に分かれており、
今回の募集は事業系のシステムをアジャイル開発型ですばやく、価値を届けることを目指したチームになります。

【職務詳細】
社内の大規模基幹リプレースにおける開発エンジニアのポジションになります。

AIツールを駆使したバイブコーディングによる仕様の壁打ちや、ソースコード・テストの自動生成を積極的に導入。
ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）の枠組みのもと、人間が的確な検証とジャッジを行いながら、アジャイルに高速で機能確認・追加・検証を回していく次世代の開発スタイルを牽引していただきます。

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【週4リモート】データプラットフォームエンジニア（リーダー候補） ◆フレックス/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人

～1,400 万円 ／ 年

◎詳細
膨大なデータをビジネスの成果へ。データ＆AIプラットフォーム基盤の進化を支えるDatabricksエンジニアを積極採用！

【募集背景】
全社方針である『Gulliver AX宣言』のもと、当社では膨大なデータをビジネスの成果へ繋げるAIデータ基盤の整備を急ピッチで進めています。
全社でのデータ活用・AI活用をさらに推進するため、散在する業務データを安全かつ柔軟に活用できるデータプラットフォームの整備を進めています。Databricksを中心とした分析・AI活用基盤、既存のRedshift環境との連携・移行・最適化をリードいただける人材を募集しています！

【職務概要】
本ポジションでは、以下の業務を担当していただきます
・データ/AIプラットフォームチームのチームリード
・Databricksを中心としたデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築・運用
・Redshift等様々な既存データ基盤との連携
・各事業部・システム部門と連携したデータ活用要件の整理、アーキテクチャ設計
・データパイプライン、DWH/レイクハウス、権限管理、監視運用の設計・実装
・BI/AI活用を見据えたデータ品質、ガバナンス、セキュリティの整備
・ベンダーコントロール

【職務詳細】
・Databricksを活用したデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築
データレイクハウス、ワークスペース、権限設計、ジョブ運用、データ連携方式の設計・実装
・Redshift環境の構築・運用・改善
既存DWHとの接続、データマート設計、性能改善、運用設計、移行方針の検討
・データパイプラインの設計・実装
各種業務システム、CRM、販売・在庫・顧客データなどを対象としたETL/ELT処理の設計・構築
・データ活用基盤の標準化・ガバナンス整備
データ品質管理、メタデータ管理、アクセス権限、監査ログ、セキュリティ設計の推進
・事業部門との要件定義・活用支援
経営管理、営業、マーケティング、AI活用などのユースケースに対し、データ構造や活用方法を整理
・外部ベンダーや社内関係者とのプロジェクト推進
構築方針の検討、進捗管理、技術レビュー、運用定着までの推進

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【週4リモート】データプラットフォームエンジニア ◆フレックス/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人

～1,000 万円 ／ 年

◎詳細
膨大なデータをビジネスの成果へ。データ＆AIプラットフォーム基盤の進化を支えるDatabricksエンジニアを積極採用！

【募集背景】
全社方針である『Gulliver AX宣言』のもと、当社では膨大なデータをビジネスの成果へ繋げるAIデータ基盤の整備を急ピッチで進めています。
全社でのデータ活用・AI活用をさらに推進するため、散在する業務データを安全かつ柔軟に活用できるデータプラットフォームの整備を進めています。Databricksを中心とした分析・AI活用基盤、既存のRedshift環境との連携・移行・最適化をリードいただける人材を募集しています！

【職務概要】
本ポジションでは、以下の業務を担当していただきます
・Databricksを中心としたデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築・運用
・Redshift等様々な既存データ基盤との連携・移行
・各事業部・システム部門と連携したデータ活用要件の整理、アーキテクチャ設計
・データパイプライン、DWH/レイクハウス、権限管理、監視運用の設計・実装
・BI/AI活用を見据えたデータ品質、ガバナンス、セキュリティの整備

【職務詳細】
・Databricksを活用したデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築
データレイクハウス、ワークスペース、権限設計、ジョブ運用、データ連携方式の設計・実装
・Redshift環境の構築・運用・改善
既存DWHとの接続、データマート設計、性能改善、運用設計、移行方針の検討
・データパイプラインの設計・実装
各種業務システム、CRM、販売・在庫・顧客データなどを対象としたETL/ELT処理の設計・構築
・データ活用基盤の標準化・ガバナンス整備
データ品質管理、メタデータ管理、アクセス権限、監査ログ、セキュリティ設計の推進
・事業部門との要件定義・活用支援
経営管理、営業、マーケティング、AI活用などのユースケースに対し、データ構造や活用方法を整理

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【若手ポテンシャル採用】Salesforceシステム企画 ◆ハイブリッドワーク/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人

～600 万円 ／ 年

◎詳細
中古車業界のAXを牽引する、ガリバーの顧客体験革新プロジェクトに参画しませんか？

【募集背景】
当社は『Gulliver AX宣言』を発表し、AIの利活用を全社方針として積極的に推進していきます。Agentforceを含め、Salesforceを用いた顧客体験の革新と業務全体の生産性向上を実現するシステム構築を加速させるため、共に未来を創造していく熱意ある仲間を募集しています！
参考URL：
①顧客接点のDXに60億円を投資、「ガリバー」運営IDOMの羽鳥社長が狙う効果（株式会社IDOM 代表取締役社長 羽鳥 貴夫 インタビュー）
　https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00677/011000174/
②顧客接点システムを開発　年数十万の商談管理で成約率向上へ
　https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/mag/nc/18/020600004/021200202/
③ガリバーの「攻めのDX」: なぜDXは「コスト」ではなく「投資」なのか？（株式会社IDOM Digital Drive 代表取締役社長　野原 昌崇 登壇ウェビナー）
　https://www.salesforce.com/jp/events/webinars/gullivers-aggressive-dx-why-dx-investment/

【職務概要】
本ポジションでは、以下の業務を担当していただきます
・Salesforceを基盤とした新システムの企画、開発リード
・Salesforceを活用した業務システムの企画、開発リード
・中古車の買取・販売から整備まで、お客様に身近な存在となるためのシステム構築

【職務詳細】
・Salesforce Lightning Platform、Agentforce、Data Cloud等を活用したシステム開発のリード
・LINEでの来店予約、商談内容など、顧客情報の一元管理システム開発のリード
・Agentforce for Serviceによる自律型AIエージェントの検討および開発リード
・顧客体験向上のためのデータ分析と施策立案
・ベンダーコントロール
・社内関係部署との連携によるプロジェクト推進

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【週4リモート】AWSエンジニア（AX推進 / SecOps）◆フレックス/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人

～1,000 万円 ／ 年

◎詳細
AWSを中心としたインフラの設計・構築・運用に加え、セキュリティ運用の推進を担当していただきます。

【募集背景】
当社は『Gulliver AX宣言』を発表し、AIの利活用を全社方針として積極的に推進していきます。
一方で、DXの進展とともに情報資産・IT基盤の重要性は急速に高まり、サイバー攻撃も高度化・複雑化しています。
AIを活用する範囲が広がるほど、それを安全に支えるインフラやセキュリティの重要性も増します。
今回は、AWSを中心とした全社インフラの運用に携わりながら、セキュリティ運用の実行を担い、AIを活用した運用の効率化・高度化を自ら推進していただける方を募集します。

【職務概要】
AWSを中心とした全社インフラを管理しているチームに所属いただき、インフラの設計・構築・運用に加えてAI利活用の推進やセキュリティ運用の実行部分を担当いただきます。

【職務詳細】
・AWSを中心としたインフラ全般の設計・構築・運用
・AI利活用も含めた継続的な業務改善による生産性の向上
・Inspector、SecurityHub、GuardDuty等を用いたAWSセキュリティ運用
・Datadog等を用いたモニタリング運用
・インシデント発生時における原因分析、暫定対応、恒久対応の実施
・社内ヘルプデスクや外部パートナーとの連携およびエスカレーション対応

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【リモート可】セキュリティマネジメント（リーダー候補） ◆フレックス/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人

～1,200 万円 ／ 年

◎詳細
情報システム部門内はもちろん、経営層・事業部門をつなぎ、AI時代のセキュリティを組織として動かす。全社セキュリティ強化の中核を担うリーダー候補を募集！

【募集背景】
当社は『Gulliver AX宣言』を発表し、AIの利活用を全社方針として積極的に推進していきます。
一方で、AX・DXの進展とともに情報資産・IT基盤の重要性は急速に高まり、サイバー攻撃も高度化・複雑化しています。
また、生成AIの全社活用に伴い、データ保護やAI利用ガバナンスといった新たなセキュリティ課題への対応も求められています。
さらに、経済産業省のSCS評価制度（2027年3月施行予定）への準拠が求められており、全社横断でのセキュリティ統制・運用体制の整備が急務となっています。
今回は、情報システム部門内はもちろん、経営層・事業部門をつなぐ業務管理の要として、全社のセキュリティ体制づくりを推進していただけるリーダー候補を募集します。

【職務概要】
全社のセキュリティを担う情報システム部門に所属いただき、将来の独立したセキュリティ部門のリーダー候補として、セキュリティ運営会議体の事務局運営、経営層・法務・事業部門との合意形成、協力部門との業務分担の調整など、セキュリティ業務全体の管理を担当いただきます。

【職務詳細】
・セキュリティ領域のリーダー候補としてのセキュリティ業務管理（セキュリティ運営会議体の事務局運営、協力部門との業務分担の調整、外部パートナー管理）
・セキュリティ統制担当が策定する全社セキュリティ方針・規程・ガイドラインの承認プロセスの運営、例外承認・是正計画の社内交渉
・生成AI等の利用に関するセキュリティガイドラインについて、所管部門・セキュリティ統制担当と連携した合意形成と運用推進
・脆弱性管理（インフラ担当）や、外部SOC（MDR）を活用した監視・検知（オペレーション担当）に関する業務分担の調整と進捗管理
・インシデント発生時の情報システム部門内はじめ経営層・法務・関係部門との調整・報告、および再発防止策の合意形成（初動対応はオペレーション担当）
・SCS評価制度への準拠に向けた対応計画の進捗管理、および定着化・自動化（2027年4月以降）に向けた中期計画の取りまとめ
・経営層・各部門へのリスク報告（CIOの経営報告の支援を含む）

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【リモート可】セキュリティコンサルタント（部門支援／SBD（セキュリティ・バイ・デザイン）伴走） ◆フレックス/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人

～1,000 万円 ／ 年

◎詳細
専門家として情報システム部門はもちろん各部門に伴走し、現場のセキュリティ実装を進める。AI時代の事業を守るセキュリティコンサルタントを募集！

【募集背景】
当社は『Gulliver AX宣言』を発表し、AIの利活用を全社方針として積極的に推進していきます。
一方で、AX・DXの進展とともに情報資産・IT基盤の重要性は急速に高まり、サイバー攻撃も高度化・複雑化しています。
AIを活用する範囲が広がるほど、それを安全に支えるセキュリティの重要性も増します。
また、経済産業省のSCS評価制度（2027年3月施行予定）への対応に向け、情報システム部門はじめ各部門の現場でセキュリティ対策を実装していくことが求められています。
今回は、情報システム部門のセキュリティコンサルタントとして各部門からのセキュリティ相談に対応ていただきます。あわせて、基幹システムのリプレイスや市民開発（AI活用を含む）に、設計段階からセキュリティを組み込む「セキュリティ・バイ・デザイン」の考え方で伴走し、現場への実装を自ら推進していただける方を募集します。

【職務概要】
全社のセキュリティを担う情報システム部門に所属いただき、社内の専門家として、各部門からのセキュリティ相談対応と、SBD（セキュリティ・バイ・デザイン）の伴走支援を担当いただきます。

【職務詳細】
・各部門からのセキュリティ相談窓口対応（リスク評価、対応方針の助言）
・業務アプリ・基幹システムリプレイスにおけるSBD・DevSecOpsの推進支援
・セキュリティ統制チームと連携した、規程・ガイドラインの現場への展開支援
・クラウド（AWS等）を含むインフラのセキュリティ設計支援（実装・運用は各部門が実施）
・市民開発（AI活用を含む）の統制支援（生成AI等の利用に関するセキュリティチェック、ガイドラインの運用支援）
・AIやスクリプトを活用したセキュリティレビュー・相談対応の効率化
・各事業部門・システム部門、外部パートナーとの連携

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【リモート可】セキュリティアナリスト（監視・インシデント対応） ◆フレックス/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人

～1,000 万円 ／ 年

◎詳細
外部SOCと連携し、日々の対応を確実に回しながら、AIを活用して全社のセキュリティ運用を進化させる。事業を守るセキュリティアナリストを募集！

【募集背景】
当社は『Gulliver AX宣言』を発表し、AIの利活用を全社方針として積極的に推進していきます。
一方で、AX・DXの進展とともに情報資産・IT基盤の重要性は急速に高まり、サイバー攻撃も高度化・複雑化しています。
AIを活用する範囲が広がるほど、それを安全に支えるセキュリティの重要性も増します。
また、経済産業省のSCS評価制度（2027年3月施行予定）への準拠に向け、運用の仕組みを整え、確実に回していくことが求められています。
今回は、情報システム部門内のセキュリティアナリストとして、外部SOC（MDR）と連携した監視・分析、インシデント対応、セキュリティ教育・訓練の管理などを担いながら、AIを活用したセキュリティ運用の効率化・高度化を自ら推進していただける方を募集します。

【職務概要】
全社のセキュリティを担うチームに所属いただき、セキュリティ運用の実行（外部SOCとの連携、インシデント対応、教育・訓練の管理）と、AIを活用した運用改善を担当いただきます。

【職務詳細】
・外部SOC（MDR）と連携したセキュリティ監視、アラート分析・トリアージ・対応判断
・セキュリティ教育・訓練の企画・実施管理（実施状況の把握と結果報告）
・インシデント発生時における初動対応、原因分析、暫定対応、恒久対応の実施
・クラウド（AWS等）や社内端末・ID基盤のセキュリティ状況の確認と、各部門への是正依頼・フォロー（設定・運用は各部門が実施）
・AIやスクリプトを活用したセキュリティ運用の自動化・効率化
・情報システム部門内協力者（インフラ・NW・ヘルプデスク・アプリ等）や外部パートナー（外部SOC・構築委託先等）との連携およびエスカレーション対応

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【若手ポテンシャル採用】AIシステム運用・保守 ◆リモート可/フレックス/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人

～600 万円 ／ 年

◎詳細
中古車業界のAX（AIトランスフォーメーション）を支える、ガリバーのAIシステム運用・保守プロジェクトに既存メンバーのサポートのもと参画しませんか？

【募集背景】
創業以来、革新的なデジタル技術を積極的に取り入れる文化が根付いている当社。全社方針である『Gulliver AX宣言』のもと、当社ではAIを活用した新システムの実装と安定稼働を本格化させています。ここからさらに、継続的な品質改善や安定運用、業務全体の生産性向上を実現するシステム保守・運用体制を強化するため、既存メンバーのサポートのもと経験を積み、将来的に主力メンバーへ成長いただけるポテンシャル人材を募集しています！

【職務概要】
本ポジションでは、以下の業務を担当していただきます （ご経験に応じて）
・AIモデルや関連業務システムの運用保守
・中古車の買取・販売・整備を支えるAIシステムの運用保守

【職務詳細】
・AIプラットフォーム基盤、関連データ基盤の運用保守
・AIシステムのインシデント対応、ログ解析、パフォーマンス監視
・AIモデルの定期的なメンテナンス、バージョンアップ対応、ユーザーサポート

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